Преобразуйте переменные таблицы или расписания в заданный тип данных
T2 = convertvars(
преобразует заданные переменные в заданный тип данных. Входной параметр T1
,vars
,dataType
)T1
может быть таблица или расписание.
В то время как можно задать dataType
как имя типа данных, также можно задать его как указатель на функцию. В этом случае это - указатель на функцию, которая преобразует или в противном случае изменяет переменные, заданные vars
. Точно так же vars
может содержать имена переменных или положения переменных в T1
, или это может быть указатель на функцию, которая идентифицирует переменные.
Считайте таблицу из электронной таблицы, содержащей данные по отключениям электричества электроэнергии. Таблица имеет текстовые переменные, показывающие область и причину для каждого отключения электроэнергии, переменные datetime, показывающие отключение электричества и времена восстановления, и числовые переменные, показывающие потери мощности и количество клиентов, влияли. Отобразите первые пять строк.
T1 = readtable('outages.csv');
head(T1,5)
ans=5×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
_____________ ________________ ______ __________ ________________ ___________________
{'SouthWest'} 2002-02-01 12:18 458.98 1.8202e+06 2002-02-07 16:50 {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-01-23 00:49 530.14 2.1204e+05 NaT {'winter storm' }
{'SouthEast'} 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294e+05 2003-02-17 08:14 {'winter storm' }
{'West' } 2004-04-06 05:44 434.81 3.4037e+05 2004-04-06 06:10 {'equipment fault'}
{'MidWest' } 2002-03-16 06:18 186.44 2.1275e+05 2002-03-18 23:23 {'severe storm' }
Преобразуйте переменные Region
и Cause
к категориальным переменным. Обратите внимание на то, что категориальные значения не отображены с кавычками.
T2 = convertvars(T1,{'Region','Cause'},'categorical'); head(T2,5)
ans=5×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
_________ ________________ ______ __________ ________________ _______________
SouthWest 2002-02-01 12:18 458.98 1.8202e+06 2002-02-07 16:50 winter storm
SouthEast 2003-01-23 00:49 530.14 2.1204e+05 NaT winter storm
SouthEast 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294e+05 2003-02-17 08:14 winter storm
West 2004-04-06 05:44 434.81 3.4037e+05 2004-04-06 06:10 equipment fault
MidWest 2002-03-16 06:18 186.44 2.1275e+05 2002-03-18 23:23 severe storm
Может быть удобно преобразовать переменные в типы данных, которые предлагают различную функциональность. Например, теперь, когда T2.Region
категориальная переменная, можно использовать pie
функция, чтобы сделать круговую диаграмму отключений электроэнергии областью. Но вы не можете использовать T1.Region
как входной параметр к pie
, потому что та переменная содержит текст, не категориальные данные.
pie(T2.Region)
Обнаружьте, какие табличные переменные являются массивами datetime. Затем используйте datetime
функционируйте как аргумент к convertvars
функция, чтобы задать формат часового пояса и формат отображения.
Считайте данные об отключении электроэнергии в таблицу и отобразите первые три строки.
T1 = readtable('outages.csv');
head(T1,3)
ans=3×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
_____________ ________________ ______ __________ ________________ ________________
{'SouthWest'} 2002-02-01 12:18 458.98 1.8202e+06 2002-02-07 16:50 {'winter storm'}
{'SouthEast'} 2003-01-23 00:49 530.14 2.1204e+05 NaT {'winter storm'}
{'SouthEast'} 2003-02-07 21:15 289.4 1.4294e+05 2003-02-17 08:14 {'winter storm'}
Массивы datetime в T1
не устанавливайте их часовые пояса. Не задавая имена или местоположения табличных переменных, можно обнаружить, какие переменные являются массивами datetime с помощью указателя на функцию для isdatetime
функция. (Указатель на функцию является переменной, которая хранит ассоциацию к функции. Можно использовать указатель на функцию, чтобы передать функцию другой функции. Например, задайте @isdatetime
передать указатель на convertvars
.) Затем можно преобразовать все переменные datetime так, чтобы у них были часовой пояс и различный формат отображения. Этот метод полезен при преобразовании многих табличных переменных, что у всех есть совпадающий тип данных.
Вызовите convertvars
функция. Чтобы изменить часовой пояс и формат на месте, задайте анонимную функцию, которая вызывает datetime
функция с 'TimeZone'
и 'Format'
аргументы в виде пар имя-значение. (Анонимная функция не хранится в программном файле. Это может быть полезно для функции, которая требует только краткого определения. В этом случае это также позволяет вызов datetime
с несколькими входными параметрами, при передаче convertvars
функция, которая принимает только один вход как convertvars
требует.) Отображают первые три строки, показывая изменение в формате.
modifyTimeZoneAndFormat = @(x)(datetime(x,'TimeZone','UTC','Format','MMM dd, yyyy, HH:mm z')); T2 = convertvars(T1,@isdatetime,modifyTimeZoneAndFormat); head(T2,3)
ans=3×6 table
Region OutageTime Loss Customers RestorationTime Cause
_____________ _______________________ ______ __________ _______________________ ________________
{'SouthWest'} Feb 01, 2002, 12:18 UTC 458.98 1.8202e+06 Feb 07, 2002, 16:50 UTC {'winter storm'}
{'SouthEast'} Jan 23, 2003, 00:49 UTC 530.14 2.1204e+05 NaT {'winter storm'}
{'SouthEast'} Feb 07, 2003, 21:15 UTC 289.4 1.4294e+05 Feb 17, 2003, 08:14 UTC {'winter storm'}
T1
— Входная таблицаВходная таблица в виде таблицы или расписания.
Если T1
расписание, затем вы не можете использовать convertvars
преобразовывать его времена строки, потому что времена строки не содержатся в переменной расписания. Времена строки являются метаданными расписания.
vars
— Переменные во входной таблице или расписанииПеременные во входной таблице или расписании в виде вектора символов, массива ячеек из символьных векторов, массива строк, числового массива, логического массива или указателя на функцию.
Если vars
указатель на функцию, затем функция должна принять один входной параметр, идентифицировать его тип данных и возвратить логический скаляр. Например, используйте isnumeric
функция, чтобы обнаружить, какие переменные являются числовыми.
Пример: T2 = convertvars(T1,'Region','categorical')
преобразует тип переменной Region
.
Пример: T2 = convertvars(T1,[1,3:6],'string')
преобразует переменные, заданные положением к строковым массивам.
Пример: T2 = convertvars(T1,@isnumeric,'int32')
преобразует все числовые переменные в 32-битные целые числа.
dataType
— Тип данных конвертированных переменныхТип данных конвертированных переменных в виде вектора символов, строкового скаляра или указателя на функцию.
Если dataType
указатель на функцию, затем функция должна принять один входной параметр и преобразовать его в другой тип данных. Например, string
функция преобразует входной параметр в массив строк.
Таблица показывает имена многих типов общих данных.
'single' | Номер с одинарной точностью |
'double' | Номер с двойной точностью |
'int8' | 8-битное целое число со знаком |
'int16' | 16-битное целое число со знаком |
'int32' | 32-битное целое число со знаком |
'int64' | 64-битное целое число со знаком |
'uint8' | 8-битное целое число без знака |
'uint16' | 16-битное целое число без знака |
'uint32' | 32-битное целое число без знака |
'uint64' | 64-битное целое число без знака |
'logical' | Логический 1 TRUE ) или 0 ложь ) |
'string' | Массив строк |
'cell' | CellArray |
'cellstr' | Массив ячеек из символьных векторов |
'categorical' | Категориальный массив |
'datetime' | Массив datetime |
'duration' | Массив длительности |
'calendarDuration' | Календарный массив длительности |
Если вы задаете 'char'
как тип данных, затем convertvars
преобразует переменные в символьные массивы. Лучшая практика состоит в том, чтобы не составлять переменные таблицы или расписания, которые являются символьными массивами. Вместо этого рассмотрите переменные преобразования к строковым массивам, категориальным массивам или массивам ячеек из символьных векторов.
Пример: T2 = convertvars(T1,'OutageTime','datetime')
преобразует тип переменной OutageTime
.
Пример: T2 = convertvars(T1,'Region',@categorical)
преобразует переменную с помощью указателя на функцию для categorical
функция.
addvars
| mergevars
| movevars
| removevars
| renamevars
| splitvars
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.